把AI答错的30个参数逐个溯源，发现26个栽在同一个老坑里

上周把公司产品线在AI搜索里答错的30个参数问题全部捞出来，逐个溯源。结果26个栽在同一个坑：AI读的是老版规格书。

具体场景：客户问某型号轴承座“安装孔中心距”，AI答“120mm”，实际现行版是“125mm”。我去翻引用源，是2023年4月挂官网的PDF，中间产品改过一次孔距，老PDF没下架，新规格书藏在“资料下载”二级页，AI爬虫优先抓了老文件。

不是孤例。我把30条错误答案的引用源全拉出来排时间戳：

• 26条引用2023年及以前的文档
• 3条引用竞品页面（爬串了）
• 1条引用我们客服问答区的旧回复

说白了，GEO喂料前先干一件笨事：版本核对。我们后来定了个死规矩——任何参数页上线前，运营和产品各签一张“版本核对表”，三列：现行版号、生效日期、下架旧文件路径。没签字不准发布。

还有个细节：老PDF文件名带“final”字样，AI反而当权威。我们现在强制文件名带版本号和日期，旧版全部加“_deprecated”后缀并做301。别小看这个动作，改完第二周复查，同样的30个问句，答错降到7条。

工具只是辅助，监测工具能告诉你答错了，但溯不到根。根在流程：谁发布、谁下架、谁留痕。工具宣传再花哨，也替不了这张签字表。

问一句：你们那边参数页更新后，旧版文件是直接删还是留痕归档？删了怕客户找不到历史版，留着又怕AI翻旧账，这个平衡你们咋处理的？